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申请/专利权人：山东世纪智慧农业科技有限公司;山东天禾农业可持续发展研究院;山东大生态现代农业科技有限公司

摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，提出了基于多维传感器的黑皮鸡枞菌菌棒污染评估方法，包括：获取菌棚中所有样本点的多维传感器数据；根据多维传感器数据，获取孤立森林以及样本点的初始异常评分，确定典型样本点，计算孤立树的温湿恒常系数、温湿相关系数以及化合物异常系数，进而获取孤立树的归一化相关性权重，计算菌棚中所有样本点的加权异常评分，对菌棒的受污染程度进行评估。本发明旨在解决在使用孤立森林算法对菌棒的受污染程度进行评估时，未考虑到多维传感器数据之间的相关性导致对菌棒受污染程度评估准确性不高的问题。

主权项：1.基于多维传感器的黑皮鸡枞菌菌棒污染评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取菌棚中所有样本点的多维传感器数据；根据菌棚中所有样本点的多维传感器数据，获取孤立森林以及菌棚中所有样本点的初始异常评分；根据菌棚中所有样本点的初始异常评分以及孤立森林，获取孤立树的典型样本点；根据孤立树的典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的温湿恒常系数；根据菌棚中所有样本点的多维传感器数据以及孤立树的典型样本点，计算孤立树的温湿相关系数；根据孤立树的典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的化合物比例异常系数；根据孤立树的化合物比例异常系数以及典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的化合物异常系数；根据孤立森林中所有孤立树的温湿恒常系数、温湿相关系数以及化合物异常系数，获取孤立森林中所有孤立树的归一化相关性权重；根据孤立森林中所有孤立树的归一化相关性权重，计算样本点的加权异常评分；根据菌棚中所有样本点的加权异常评分，对菌棒的受污染程度进行评估；所述根据孤立树的典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的温湿恒常系数，包括的具体方法为：将孤立树中典型样本点的温度与预设温度阈值的差值记为孤立树的温度差；孤立树的温度差与预设温度阈值的比值记为孤立树的温度波动系数；将孤立树中典型样本点的绝对湿度与预设湿度阈值的差值记为孤立树的湿度差；孤立树的湿度差与预设湿度阈值的比值记为孤立树的湿度波动系数；将孤立树的温度波动系数与湿度波动系数之和记为第一累加和；将第一累加和的反比例归一化值记为孤立树的温湿恒常系数；所述根据菌棚中所有样本点的多维传感器数据以及孤立树的典型样本点，计算孤立树的温湿相关系数，包括的具体方法为：将孤立树的典型样本点的温度记为典型温度；在菌棚所有样本点中随机选取一个温度高于典型温度的样本点，将所选取的样本点记为随机高温样本点；根据孤立树中典型样本点的温度，在饱和湿度表中查找孤立树中典型样本点的饱和湿度；将孤立树中典型样本点的绝对湿度与饱和湿度的百分比记为孤立树中典型样本点的相对湿度；获取随机高温样本点的相对湿度；将孤立树中典型样本点与随机高温样本点的相对湿度的差值记为第一差值；将第一差值与孤立树中典型样本点的相对湿度的比值记为孤立树的相对湿度变异系数；获取孤立树的温度变异系数；将孤立树的相对湿度变异系数与温度变异系数的比值记为第一比值；将第一比值与数值1的差值的绝对值记为第一绝对值；将第一绝对值的反比例归一化值记为孤立树的温湿相关系数；所述根据孤立树的典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的化合物比例异常系数，包括的具体方法为：将孤立树的典型样本点的甲醇浓度与丙酮浓度的比值记为降解比例系数；将数值1与降解比例系数的差值的绝对值记为第二绝对值；将孤立树的典型样本点的二氧化碳浓度与萜烯类有机化合物浓度的比值记为呼吸比例系数；将数值1与呼吸比例系数的差值的绝对值记为第三绝对值；将第二绝对值与第三绝对值的乘积记为孤立树的化合物比例异常系数；所述根据孤立树的化合物比例异常系数以及典型样本点的多维传感器数据，计算孤立树的化合物异常系数，包括的具体方法为：将孤立树的典型样本点的甲醇浓度、丙酮浓度、二氧化碳浓度以及萜烯类有机化合物浓度之和记为第二累加和；将孤立树的化合物比例异常系数与第二累加和的乘积记为孤立树的化合物异常系数；所述根据孤立森林中所有孤立树的温湿恒常系数、温湿相关系数以及化合物异常系数，获取孤立森林中所有孤立树的归一化相关性权重，包括的具体方法为：将孤立树的温湿恒常系数与温湿相关系数的乘积记为第一乘积；将孤立树的化合物异常系数与第一乘积的比值记为孤立树的相关性权重；获取孤立森林中所有孤立树的相关性权重；将孤立树的相关性权重的归一化值记为孤立树的归一化相关性权重；获取孤立森林中所有孤立树的归一化相关性权重；所述加权异常评分获取的具体方法为： 其中，为样本点在随机选取样本点个数为的孤立森林中的加权异常评分，为孤立森林中第棵孤立树的归一化相关性权重，为样本点在孤立森林的第棵孤立树中的路径长度，为随机选取个样本点构建一棵二叉搜索树的平均路径长度。

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